Maximizing the Value of Donated Medical Equipment in Resource-limited Settings: The Roles of Donors and End-users
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical technologies, such as medical devices, are essential to healthcare delivery yet, in some settings there is a pervasive shortage that severely limits the capacity of clinicians to assess, diagnose, treat, monitor, and prevent diseases. Transnational funders have taken on the responsibility of providing funds for almost 80% of medical equipment in countries with severe shortages, yet 70% of equipment goes unused and abandoned. This means that, in the best-case scenario, for every dollar spent on donations, at least 62.5 cents goes to waste. The question then arises about why funders continue to support such magnitudes of waste in settings where demand for improving healthcare is so high.Objective: This study aims to understand the roles of transnational donors and end-users in defining and implementing equipment donation and funding policies in Accra, Ghana. The study will explore how existing policies on equipment donation incorporate transparency and accountability. The study will also identify opportunities for optimizing the value of donations and minimizing waste for the end-users.Methodology: We will develop a case study based on a review of policy and guideline documents, and on survey data and interviews of technicians, nurses, physicians, and staff of funding organizations. Potential Impact: This study will contribute to the growing body of research at the intersection of health policy, transnational philanthropy, and development. Findings from this study will be useful to policymakers in improving utility (or value) of medical equipment, and subsequently enhancing health benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».